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为解决肾透明细胞癌（KIRC）预后预测及治疗难题，研究人员开展多组学研究，构建预后模型，意义重大。
肾透明细胞癌（Kidney Renal Clear Cell Carcinoma，KIRC），这个隐匿在人体深处的 “健康杀手”，在肾癌家族中占据着主导地位，约 75%-80% 的肾癌都属于它。它有着较高的致死率，癌症特异性死亡率高达 24%，而且 “偏爱” 男性群体。目前，虽然医疗技术不断进步，治疗手段越来越多，但 KIRC 却对传统的化疗和放疗有着很强的抵抗力，很多患者即便接受了手术切除，仍面临着复发和转移的风险。这就好比在与癌症的战斗中，现有的武器对 KIRC 效果不佳，迫切需要新的 “作战方案”。
在这样的背景下，来自宜宾市中医医院、西南医科大学附属医院等机构的研究人员，决心探索新的治疗方向。他们将目光聚焦在染色质调节因子（Chromatin Regulators，CRs）上，CRs 是一类对基因表达调控至关重要的蛋白质，在细胞的各种生命活动中扮演着关键角色，与 KIRC 的发生、发展也有着密切联系。研究人员想通过研究 CRs 相关基因，来找到预测 KIRC 预后的新方法，为开发针对性的免疫治疗策略提供依据。他们的研究成果发表在《Discover Oncology》杂志上，为 KIRC 的治疗带来了新的希望。
为了开展这项研究，研究人员主要运用了以下几种关键技术方法：首先，他们从 TCGA 数据库收集了 KIRC 患者的转录组数据、临床数据和突变数据，并结合相关文献获取 CRs 相关基因数据。接着，利用 R 语言的多个软件包，如 “limma”“sva” 等进行数据分析，筛选差异基因和预后基因。之后，运用 LASSO Cox 回归分析构建并验证预后模型，还通过多种算法对免疫浸润进行分析。此外，借助蛋白质 - 蛋白质相互作用网络（PPI）分析筛选核心基因。
下面来看看具体的研究结果：
- 筛选差异基因和预后基因：研究人员利用 “limma” 软件包对比正常与疾病样本，发现了 219 个染色质调节因子差异基因（CRFDGs），并通过热图和火山图展示了它们的表达情况。经过单变量 Cox 分析，又确定了 106 个与患者总生存期（OS）显著相关的染色质调节因子基因，这表明这些基因与 KIRC 的肿瘤发生和发展可能存在紧密联系。
- 构建和验证预后模型：研究人员使用 TCGA - KIRC 患者样本，通过 LASSO Cox 回归分析确定了 8 个特征基因，并构建了预后模型。根据中位风险评分，将患者分为高风险和低风险组。经过多种分析方法验证，该模型稳定性好、预测能力强，风险评分对患者生存预测的可靠性比其他临床参数更高。
- 构建列线图（Nomogram）并验证：为了让风险模型在临床上更实用，研究人员整合了多个临床因素和风险评分构建列线图。校准曲线和 ROC 曲线分析显示，列线图预测准确性高，在预测患者生存方面比单个因素更可靠，是一个独立的预后预测指标。
- 临床相关性分析：研究人员根据不同临床特征将 KIRC 患者分组，对比发现年龄和性别对风险评分影响不大，但随着肿瘤分级（G）、M 分期、N 分期、临床分期和 T 分期的增加，患者风险评分呈上升趋势，这说明可以根据患者临床特征进行更有效的风险评估和预后研究。
- 富集分析：通过 GO 功能分析和 KEGG 通路富集分析，研究人员发现高风险和低风险组之间差异基因涉及的生物过程和信号通路，如淋巴细胞激活的正调节、细胞因子 - 细胞因子受体相互作用等，这为了解 KIRC 预后的分子机制提供了重要线索。
- 免疫细胞浸润和 TIDE 分析：研究人员分析了不同风险组的免疫细胞浸润情况，发现多种免疫细胞在高、低风险组的表达存在显著差异，而且风险评分与多数免疫细胞浸润呈正相关。此外，高风险组免疫治疗抵抗（TIDE）评分更高，提示免疫治疗效果可能较差。
- 鉴定网络核心基因并进行生存分析：通过 PPI 网络分析，研究人员筛选出了 5 个核心基因（CDC20、CDCA8、BUB1、AURKB 和 CCNB2），生存分析表明这些基因对 KIRC 患者预后影响显著，高表达与较好的预后相关。
- 药物敏感性差异分析：研究人员发现不同风险组对 9 种免疫治疗药物的敏感性存在显著差异，高风险组对这些药物的 IC50值更低，说明对药物更敏感，这有助于医生根据患者风险评分调整药物治疗方案。
研究人员通过多组学分析，构建了基于 CRs 相关基因的 KIRC 预后模型，发现了新的预后生物标志物和潜在治疗靶点，为 KIRC 的精准治疗提供了理论依据。不过，研究也存在一些局限性，比如数据来自公共数据库，可能存在偏差。未来还需要收集更多临床数据进行验证和完善。但无论如何，这项研究都为 KIRC 的治疗开辟了新的道路，有望让更多患者受益。
